Описание
Мы — технологичная компания, которая делает удобные сервисы для недвижимости. Сопровождаем пользователей на всех этапах — от выбора до покупки. Задача Speech&Text команды — развитие диалоговых AI-технологий Домклик и их внедрение в процессы компании. Мы разрабатываем и масштабируем AI-решения: AI-агентов и мультиагентные системы, ориентированные как на пользователей, так и на бизнес-задачи.
Задачи
•End-to-end разработка AI-решений: от сбора и формализации бизнес-требований до запуска работающего прототипа и его интеграции.
•Оркестрация и сборка AI-агентов: проектирование и реализация мультиагентных систем и RAG-пайплайнов — от визуальной сборки в low-code/no-code инструментах оркестрации до кастомных скриптов на Python, когда это необходимо.
•Прикладная настройка и улучшение качества: промпт-инжиниринг, настройка guardrails, работа со structured output, подбор эмбеддингов. Фокус на эффективном применении существующих LLM, а не на их обучении или дообучении.
•Работа с данными и аналитика: самостоятельный сбор данных (SQL) и их обработка (Python) для валидации гипотез, анализа ошибок и подготовки датасетов для улучшения работы агентов.
•Observability: анализ трейсов и логов, проектирование и проведение A/B-тестов, оценка качества через призму бизнес-метрик.
•Развитие платформы: участие в проработке архитектуры ML System Design, погружение в задачи по кастомизации и доработке самих механизмов и инструментов AI-платформы команды.
Требования
•Практический опыт в ML или AI-инжиниринге, совмещающий разработку и продуктовое мышление (от 2 лет): от выявления бизнес-потребностей и быстрой сборки прототипов до оценки технической реализуемости.
•Уверенный Python и SQL: вы свободно пишете запросы к БД (ClickHouse, PostgreSQL) и используете Python как основной инструмент для анализа данных.
•Понимание современного AI-стека: вы отлично понимаете, как работают LLM, RAG, агенты, Function Calling, и знаете, как оценивать их качество (метрики, A/B-тесты).
•Опыт с инструментами оркестрации: навыки построения мультиагентных систем (Dify, n8n, LangChain или аналоги).
•Понимание принципов CoreML и классического ML: базовые знания принципов CoreML и NLP — для коммуникации с Data Science командой, валидации решений и участия в разработке системы со стороны ML-команды.
Мы сфокусированы на прикладном применении существующих моделей и улучшении качества наших AI-решений через развитие harness — «обвязки» вокруг моделей: промпт-инжиниринг, guardrails, RAG, structured output и другие элементы, вплоть до развития самой AI-платформы команды. Нам близки product-minded инженеры, у которых техническая работа неразрывно связана с продуктом и бизнес-контекстом. Если интерес сосредоточен только на коде по чёткому ТЗ или исключительно на моделях в отрыве от продукта — вероятно, у нас будет не так много общих задач.
Условия
•Конкурентную заработную плату
•Премию по итогам календарного года
•Полис ДМС с первого месяца работы
•Корпоративный университет, онлайн-курсы для повышения квалификации, конференции, митапы
•Фитнес-зал в здании офиса
•Льготную программу ипотеки для сотрудников
•MacBook (или другой ноутбук на выбор) + дополнительные мониторы и т.д.
•Комфортный офис класса А в 5 минутах от станции метро и МЦК Кутузовская
•Гибкое начало рабочего дня и возможность работать в гибридном формате
